Inteligência

ArtificialFelipe Nunes Menegotto

Inteligência Artificial• IA é uma das ciências mais recentes

– O trabalho começou apenas em 1956

• Abrange uma grande variedade de campos

– Aprendizado

– Percepção

– Demonstração de teoremas matemáticos

Inteligência ArtificialSistemas que pensam como

seres humanosSistemas que pensam

racionalmente

Sistemas que atuam como seres humanos

Sistemas que atuam racionalmente

• Racionalidade

• Conceito “ideal” de inteligência • Sistemas que são elaborados pra fazer tudo certo com os dados que tem

• Alcançar objetivos pré-definidos, sem questionar o processo

Teste de Turing• Maneira operacional satisfatória de definir inteligência

– Uma pessoa escreve perguntas através de um teclado para o

computador.

• Pode ser um software que está respondendo

• Pode ser outra pessoa que está respondendo

– Se a pessoa não conseguir distinguir se as respostas vem de uma pessoa

ou de um software, então o sistema que responde essas perguntas é

dito inteligente

Teste de Turing• Programar um computador que passe no teste exige muito trabalho.

– Processamento de linguagem natural

• Permite que se comunique com sucesso em um idioma natural

– Representação do conhecimento

• Para armazenar o que se sabe ou ouve

– Raciocínio automatizado

• Para usar as informações armazenadas com a finalidade de responder perguntas criadas e tirar novas conclusões

– Aprendizado de máquina

• Para se adaptar a novas circunstâncias, detectar e extrapolar padrões

Teste de Turing Total– Teste de Turing

+

– Visão de computador

• Para perceber objetos

– Robótica

• Para manipular objetos e se movimentar

Fundamentos da Inteligência Artificial

Filosofia– Regras formais podem ser usadas para obter conclusões válidas ?

– Como a mente (intelecto) se desenvolve através de um cérebro

físico ?

– De onde vem o conhecimento ?

– Como o conhecimento conduz à ação ?

Matemática• Os filósofos demarcaram a maioria das ideias importantes da IA, mas o salto

para uma ciência formal exigiu um certo nível de formalização matemática em

quatro áreas fundamentais

• Lógica

• Probabilidade

• Estatística

• Computação

Economia– “A maioria das pessoas diria que economia trata de dinheiro, mas os economistas dirão

que na realidade a economia estuda como as pessoas fazem escolhas que levam a

resultados preferenciais.”

Conceito de Utilidade

• O tratamento matemático de “resultados preferenciais” foi formalizado por Léon Walras (1834-

1910), aperfeiçoado mais tarde por Frank Ramsey (1931) e mais tarde por Jonh von Neumann e

Oskar Morgenstern

– Teoria da decisão (“Grandes Economias”)

• Probabilidade + Utilidade

– Teoria de Jogos (“Pequenas Economias”)

• Situação muito parecida a de um jogo

Psicologia Cognitiva• Tentativa de determinar como os seres humanos pensam

Técnicas experimentais da psicologia

+

Modelos computacionais da I.A.

• Em particular, a visão alcançou recentemente grandes avanços, por meio

de uma abordagem que considera evidências neurofisiológicas e modelos

computacionais

Neurociência– fMRI ( functional Magnectic Ressoance Imaging)

• Detalhes das atividades do cérebro

– Apesar dos avanços, ainda estamos longes de entender como realmente funcionam os processos cognitivos

Redes Neurais– Acredita-se que a capacidade de processamento de informações

do cérebro é feita por redes de neurônios

– Pesquisadores em IA e estatística ficaram interessados nas propriedades mais abstratas de redes neurais

• Computação Distribuída

• Tolerar entradas ruidas

• Aprender

– “As redes neurais continuam a ser uma das formas mais populares e efetivas de sistemas de aprendizagem, e seu estudo vale a pena por si só”

Comerciais

Vídeo 1http://www.youtube.com/watch?v=P9ByGQGiVMg

Vídeo 2http://www.youtube.com/watch?v=YPoANTKo5kA

Apenas para deixar claro....

– Inteligência Artificial não é uma

exclusividade da robótica ! Mas a

robótica se utiliza muito de IA.

O nascimento da Inteligência Artificial

O nascimento da Inteligência Artificial

– Darthmouth College ( EUA )

• Verão de 1956

– 10 pessoas

– Não trouxe nada de novo, entretanto essas mesmas

pessoas dominariam o campo de IA por 20 anos, em

conjunto com seus colegas do MIT, Stanford, CMU e

IBM

Entusiasmo inicial

– Newell e Simon

• GPS ( Solucionador de problemas Gerais)• Programa projetado para imitar protocolos humanos de soluções de problemas

– IBM

• Geometry Theorem Prover

– Arthur Samuel

• Jogos de damas, que eventualmente aprendiam a jogar

num nível amador elevado

Entusiasmo inicial

Micromundos

– SAINT (1963)

• Problemas de cálculo integral típicos do primeiro ano dos cursos

– ANALOGY(1968)

• Problemas de analogia geométrica que aparecem em testes de QI

– STUDENT(1967)

• Problemas simples e clássicos de álgebra

– Exemplo: “Se o número de clientes que Tom consegue é o dobro...”

Entusiasmo inicial

Agora, daremos um salto de muitos anos...

Atualmente:

Sistemas de que utilizam técnicas de IA

Watson

http://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

http://www.youtube.com/watch?v=d_yXV22O6n4&feature=relmfu

Coisas que IA ainda não consegue fazer...

Coisas que sistemas de IA ainda não consegue fazer...

– Escrever uma história engraçada de forma

intencional

– Conversar com uma pessoa durante horas

–Outros...

Quem se interessar pelo assunto...

– Programa da rádio da UFRGS, com

professores do IF: Fronteiras da Ciência

• http://frontdaciencia.ufrgs.br/

– Temporada 2010

» Inteligência Artificial – Parte 1

» Inteligência Artificial – Parte 2

Obrigado !

Referências Bibliográficas

• Stuart Russel & Peter Norvig, Inteligência Artificial, Segunda Edição

• http://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial